Adolfo López de Munain, responsable del Área de Neurociencias e Itxaso Martí, responsable del Grupo de Pediatría del IIS Biodonostia han colaborado en el desarrollo de un innovador algoritmo computacional denominado ‘ClinPrior’. Este algoritmo ha demostrado su capacidad para mejorar la tasa de diagnóstico en pacientes con enfermedades raras de origen genético como son la Paraplejía Espástica Hereditaria y la Ataxia Cerebelosa.
La detección de las enfermedades raras es un desafío constante en el campo de la medicina, y aunque la secuenciación del exoma completo (WES) y la secuenciación del genoma completo (WGS) son técnicas muy valiosas, continúa siendo necesario identificar métodos más rápidos. La mayoría de las herramientas actuales utilizan información fenotípica del paciente para priorizar datos genómicos, pero a menudo se ven limitadas por el conocimiento incompleto de los fenotipos de genes almacenados en bases de datos biomédicas y la falta de evaluación en cohortes de pacientes.
El algoritmo ClinPrior aborda estas limitaciones de manera innovadora. Utiliza las características fenotípicas estandarizadas del paciente, basadas en la Ontología del Fenotipo Humano, para clasificar variantes causales candidatas. Posteriormente, a través de un enfoque de priorización basado en una red de interacciones proteicas, propaga los datos para identificar las variantes con mayores posibilidades de éxito.
En una serie prospectiva de 135 familias afectadas por Paraplejía Espástica Hereditaria y/o Ataxia Cerebelosa, ClinPrior logró una tasa de diagnóstico positivo del 70%, lo que representa el doble de los casos que se diagnostican con las herramientas actuales utilizadas en los centros de diagnóstico.
Además de su impacto directo en el diagnóstico, ClinPrior ha permitido a los investigadores crear una red de interacciones específica para los trastornos de HSP/CA, lo que posibilita futuros diagnósticos y el descubrimiento de nuevos genes asociados con estas patologías. ClinPrior representa un avance en el diagnóstico genómico clínico ya que su enfoque mejora la identificación de casos atípicos y predice eficazmente nuevos genes causantes de enfermedades cuya relación con enfermedad humana no existía previamente. Esta herramienta permite reducir los procesos diagnósticos y la carga que sufren las familias, y a la vez, aumentar el conocimiento científico sobre el funcionamiento del cerebro humano.
El estudio coordinado por investigadores del CIBER de Enfermedades Raras (CIBERER) y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL), ha contado también con la colaboración de investigadores de FIBICO, la Fundación para la Investigación Biomédica de Córdoba (FIBICO), Vall d´Hebron Institut de Recerca (VHIR), Servicio Madrileño de Salud, Hospital de Sant Joan de Déu. Hospital del Mar y de la Universidad Pompeu Fabra. Los resultados de este estudio han sido publicados en la revista Genome Medicine.
Artículo:
ClinPrior: an algorithm for diagnosis and novel gene discovery by network-based prioritization. Agatha Schlüter, Valentina Vélez-Santamaría, Edgard Verdura, Agustí Rodríguez-Palmero, Montserrat Ruiz, Stéphane Fourcade, Laura Planas-Serra, Nathalie Launay, Cristina Guilera, Juan José Martínez, Christian Homedes-Pedret, M. Antonia Albertí-Aguiló, Miren Zulaika, Itxaso Martí, Mónica Troncoso, Miguel Tomás-Vila, Gemma Bullich, M. Asunción García-Pérez, María-Jesús Sobrido-Gómez, Eduardo López-Laso, Carme Fons, Mireia Del Toro, Alfons Macaya, HSP/ataxia workgroup, Sergi Beltran, Luis G. Gutiérrez-Solana, Luis A. Pérez-Jurado, Sergio Aguilera-Albesa, Adolfo López de Munain, Carlos Casasnovas & Aurora Pujol. Genome Medicine 15: 68. DOI: https://doi.org/ 10.1186/s13073-023-01214-2
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